ツール [AWS]Bedrock ハイパーパラメータ設定
Amazon Bedrockでのモデル微調整におけるハイパーパラメータの推奨値を、NLPや画像認識などのタスク・データ規模別に解説。学習率やEpochsの初期設定から、データ量に応じた調整指針、自動最適化（HPO）の活用まで実践的な知見を紹介します。
Bedrock
ツール ツール [AWS]Bedrockのファインチューニング手順
Amazon Bedrockでのファインチューニング手順を解説。JSON Lines形式のデータセット準備から、ハイパーパラメータ（エポック数、学習率など）の選定基準、モデルのデプロイ、学習リセット時の代替策まで、実践的な知見を網羅しています。
AI [AWS]Bedrockを調教！AIモデルを最強にする「学習データ」の極意
Amazon Bedrockでのモデルカスタマイズ（微調整・継続的予備訓練）における学習データの準備手法を解説。高品質なデータ要件や推奨量、前処理、過学習対策など、モデルの性能を最大化する実践的なノウハウが学べます。
ツール [AWS]Amazon BedrockでSQL生成がボトルネック対処案
Amazon BedrockでのSQL生成におけるボトルネックを解消する具体策を解説。スキーマ情報の動的絞り込み、Claude 3 Haiku等の高速モデル選定、Bedrock Agentの活用、キャッシュや非同期処理の導入など、パフォーマンスを最大化する技術的知見を紹介します。
ツール [AWS]Amazon Bedrock互換のOSS
Amazon Bedrockと完全互換の単一OSSは存在しないものの、LiteLLMやLangChain、LlamaIndexなどのOSSを組み合わせることで、モデル呼び出しの抽象化やRAG構築などBedrockの機能を代替・補完する方法を解説します。